⼒争判断AI⼤⽅向
并取得标杆性成就

北京⼤学计算机博⼠学位。近年来，主要从事⼈⼯智能、深度学习、⾃然语⾔处理研究⼯作，对使⽤⼈⼯智能技术赋能企业智能、⾦融投资有丰富经验。曾任微软亚洲研究院研究员，负责⾃然语⾔理解，实体抽取，对话理解，⼈机协同研究⼯作。研究成果在微软⾃然语⾔理解平台LUIS，Office，Teams，Bot Framework等产品中实际应⽤，实际⽤户超过30亿。在AAAI等⼈⼯智能领域顶级学术会议和⾼影响因⼦SCI期刊上发表论⽂⼆⼗余篇。

叶启威，北京智源人工智能研究院健康计算研究中心技术负责人。曾任微软亚洲研究院主管研究员，专注于决策智能相关研究，包括（深度）强化学习，决策树模型，生成模型及其应用。在2016研发了LightGBM，在精度和速度上都超过同时代其他框架，成为业界最受欢迎的决策树算法之一。在2018年研发了Suphx，目前人类史上最强的麻将AI模型，在『天凤』平台荣升十段，显著超越人类顶尖选手。在NeurIPS，ICML，IJCAI等会议发表多篇论文。

主要研究方向为智能数据挖掘、预训练模型、社交网络和知识图谱，智源研究院“悟道”大模型项目总负责人。国际计算机协会（ACM）和电气电子工程协会（IEEE）双会士，国家杰出青年科学基金获得者，曾荣获国家科学技术进步奖二等奖（2020）、北京市科学技术奖一等奖（2017）、2020年SIGKDD首届时间检验应用科学奖，主持研发的研究者社会网络挖掘系统AMiner吸引220个国家/地区800多万独立IP访问。    

中国科学院⼤学博⼠，曾在清华⼤学计算机系从事博⼠后研究，南安普顿⼤学访问学者。北京智源⼈⼯智能研究院⼤模型研究中⼼副主任，副研究员（副⾼级）。近年来主要从事知识⼤模型、数据科学和知识⼯程等相关研究。作为负责⼈主持国家重点研发计划课题、国家⾃然科学基⾦⻘年科学基⾦项⽬和中国博⼠后科学基⾦⾯上项⽬等。⾯向初学者著有《强化学习（微课版）》⼊⻔教材，已由清华⼤学出版社出版。担任AI Open期刊编委。

北京⼤学副研究员。当前主要研究类脑视觉、⼤规模精细脑模拟软件系统。在TVCG、SIGGRAPH、NEURAL NETWORKS等会议期刊发表学术论⽂⼆⼗余篇，拥有多项专利。曾任国际软件企业Autodesk研究实验室⾼级⼯程师，后创办AR企业，并⻓期在国内多个企业担任技术顾问。